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YANGZL金虫 (小有名气)
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[请教] 计算风速时间序列之间“相关性”的最好定量方法 已有2人参与
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[请教] 计算风速时间序列之间“相关性”的最好定量方法 “距离distance”、“相似性similarity”的计算,是当前智能信息处理中基础性的方法。 我们在做风电功率预测,基本上属于“非平稳时间序列”预测。因此,需要在“近大远小”的原则下,定量估计两段风速时间序列之间的“相似性”。 目前可用于距离和相似性计算的具体方法很多,如欧氏距离(Euclidean distance)、夹角余弦(cosine distance)、闵可夫斯基距离(Minkowski distance)、信息熵(information entropy),皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient,PPMCC或PCCs,用r表示)、互信息(mutual information)等。 我们想要能直接反映两段风速时间序列之间“数值”相似性的“距离,或相似性”的定量计算方法。因为猜想“风速数值之间的相似性”,比“风速概率密度之间的相似性”,更能反映我们的需求。请您不吝指教! (1)“动态时间弯曲距离(dynamic time warping,DTW)”好用吗? (2)还有什么当前流行的先进方法? (3)当前权威的英文文献,都有哪些? 相关背景: [1] 机器学习中距离和相似性度量方法 http://wenku.baidu.com/view/e2fd197a9b6648d7c1c7464e.html [2] 面向相似性查询的时间序列距离度量方法述评 http://wenku.baidu.com/view/910dfd023169a4517723a379.html [3] 相似性与差异性的度量 http://wenku.baidu.com/view/0d6ed3c94028915f804dc265.html [4] 距离与相似度 http://wenku.baidu.com/view/54f4211614791711cc7917e3.html [5] 5.1 距离与相似系数 http://wenku.baidu.com/view/41cc9a42cc7931b764ce150d.html 像郭靖一样真心求教.JPG |
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